P2P视频直播数据调度算法

P2P技术解决了传统流媒体应用中的不能支持大用户的问题.而数据调度算法一直是P2P研究中的热点问题.在给出了P2P视频直播系统中节点能力的定义和计算方法后,结合BT中的Rarest First策略,提出了一种基于节点能力的适用于P2P视频直播系统的数据调度算法.该算法既考虑了流媒体数据具有时间限制的特性,同时也考虑了如何能充分的利用节点的上传带宽,增进了系统的负载平衡.     

一种自适应的P2P流媒体数据调度算法

针对现有算法在有限带宽情况下数据块易丢失的问题,提出了一种新颖的数据调度算法——最少优先调度算法（LFSA）。该算法易于实现,并且可以根据网络的异构性,带宽抖动以及P2P网络节点的动态性进行自动调整。实验结果表明,LFSA能够有效缩短系统播放启动延迟,而且可以在不知道伙伴节点带宽和没有任何负载平衡机制的情况下取得比传统策略更好的性能。     

基于缓存区段的P2P流媒体调度算法

由于P2P环境的高度动态性和异构性,以及流媒体服务的高宽带和连续性强的特征,P2P流媒体系统中数据块和发送节点的调度便显得尤为重要。本文针对数据驱动的P2P流媒体系统提出了基于缓存区段的调度算法,即根据时间线将缓存划分为反映不同紧急程度的若干区段,以便节点根据资源副本数和紧急程度作出合理调度。模拟实验表明,在高 动态性的网络情况下,基于缓存区段的调度算法仍然能够很好地保证媒体流的连续性以及节点间的协作。     

P2P流媒体数据调度研究综述

P2P流媒体通过利用网络上普通主机节点的资源来提供流媒体数据服务,是一种扩展性好、性价比高的流媒体服务体系。数据调度是P2P流媒体研究中的核心问题,流媒体中严格的服务质量要求、Peer节点状态的不稳定性以及其带宽资源的有限性是其面临的主要挑战。介绍了近几年来该领域基于单播树、多组播树和随机拓扑三类典型的数据调度策略的原理特点和Peer节点搜索定位技术的研究进展,指出了未来的几种研究方向。     

基于综合因素的P2P流媒体数据调度算法

为了提高P2P流媒体数据传输的效率,提出一种基于综合因素的P2P流媒体数据调度算法,该算法综合考虑数据块的提供者数量和紧急程度定义数据块优先级,并对与提供者之间的网络带宽进行有效估计,根据优先级和带宽调度P2P数据请求的次序和方向。仿真结果表明,该调度算法在节点吞吐量和系统连续性指标以及启动延迟方面比传统的P2P流媒体调度算法有明显提高。     

一种基于节点可选度的P2P点播流媒体数据调度算法

当前的P2P(Peer-to-Peer)点播流媒体系统中数据调度算法未能充分利用每个用户节点自身的特性.在分析典型数据调度算法基础上提出一种基于节点可选度的数据调度算法(SSP算法).该算法一方面在调度下载数据块时综合考虑了邻居节点带宽能力及其所拥有的数据信息.另一方面对服务节点的请求处理过程进行了优化.SSP算法有利于提高用户节点播放视频的连续性,降低流媒体服务器的负载压力,从而改善P2P点播流媒体系统的整体服务质量.仿真结果和实际应用表明算法性能良好,适用于用户节点能力差异较大的P2P点播流媒体环境.     

基于FGS的P2P流媒体网络编码及调度

为满足异质网络环境下用户对服务质量的不同需求,利用网络编码在P2P网络流媒体中的性能优势,提出基于FGS的P2P流媒体网络编码及调度方法。通过网络编码分级和节点分级管理,使各个异质节点协作工作,由此实现非结构化P2P网络中的分布式数据调度策略。实验结果表明,该方法可以使系统中各节点的播放连续度维持在1.0左右,尤其是在节点接入带宽、起始播放时延、提供的缓冲区较小的情况下,性能明显优于传统方法。     

基于图着色的P2P流媒体数据调度算法

为了提高P2P流媒体的传输性能,提出一种基于图着色的数据调度算法。算法规定加入系统的每个节点和数据块都被分配某种颜色,请求节点优先获取相同颜色的数据块。根据数据稀有性、紧急性、新鲜性定义数据块优先级别,同时评估伙伴节点数据提供能力,以选择恰当的数据提供者。该算法能有效平衡节点负载,合理利用系统带宽,使数据分布更均匀,提高了系统传输性能。仿真实验表明,算法在数据填充率、启动延迟、数据到达率等重要指标上都优于传统数据调度算法。     

P2P流媒体直播系统数据调度算法及仿真

在数据驱动的P2P流媒体直播系统的研究中,数据调度算法的优劣影响流媒体的播放质量.因此主要研究了P2P流媒体直播系统中的数据调度问题.通过定义请求数据块的播放质量优先级,提出了最大化播放质量优先级的分布式调度模型.模型首先预测出本周期内请求节点与邻居节点之间的实际带宽,然后建立最优化数学模型并将其转换为等价的指派问题,根据该指派问题构造等价的赋权完全二部图,最后利用Kuhn-Munkres算法求出本周期的数据块调度策略.利用P2PStrmSim仿真器仿真,结果表明,所提出的分布式调度算法的性能比传统调度策略有显著提高.     

基于缓存偏移量的P2P流媒体调度策略

现有P2P流媒体调度策略在确定数据块调度优先级时,未能综合考虑数据块稀缺度和紧迫度因素,导致了较差的播放连续度和启动延迟性能。提出的基于缓存偏移量的数据调度策略通过统计数据块在供求节点上的播放偏移量并对其加以处理,可有效懈决该问题,使播放连续度、启动延迟性能得到明显提高。     

P2P流媒体的数据调度算法

数据驱动型覆盖网络中的数据调度算法是影响P2P流媒体系统性能的重要因素,为了解决当前算法未能有效利用数据块和节点的特性导致流媒体服务质量差的问题,提出了一种基于数据块优先级和节点能力度的数据调度算法。该算法能够根据数据块的稀缺性、紧迫性得到块的优先级大小,根据节点的上行带宽、在线时间、相对距离得到节点能力度的大小,使优先级高的数据块和能力度大的节点优先被请求,减少了数据块的播放等待时间。在OPNET网络仿真实验表明该算法能够有效降低流媒体播放系统的启动延时和服务器的负载。     

一种基于激励机制的P2P流媒体数据调度模型

针对P2P流媒体中现有算法在数据调度时不够公平的问题,提出了一种新的具有激励作用的算法模型.该算法模型可以根据节点的丢包率、贡献效率动态调节节点带宽分配以达到接收节点利益理性最大化和系统整体公平,提高了系统传输效率.仿真实验表明,该算法模型促进了节点的参与传输调度,达到了维持系统公平的目的.     

一种分阶段的P2P流媒体数据调度算法

针对当前P2P流媒体中各节点数据调度时独立获取数据而对提高节点间数据协作性考虑不足,导致服务器负载较重的问题,提出一种分阶段的数据调度算法。当多个节点将请求的数据中含有相同数据块时,各节点将分两个阶段合作的获取这些数据。第1阶段按照带宽相对大小各节点以合作的方式先各自获取数据的一个子集,第2阶段节点间再充分共享上一阶段已经获得的子集数据,协作地完成该轮调度的数据传输。仿真实验表明该算法可以提高节点间数据协作性,充分利用节点带宽资源传输媒体数据,提高系统可扩展性。     

基于时间间隔的P2P流媒体直播系统缓存算法

针对基于分片传输机制的P2P流媒体直播系统客户端缓存问题,为提高节点间请求数据分片的命中率和避免数据分片大量冗余,提出一种依赖邻居节点请求量的节点缓存替换算法.该算法将分片在节点的缓存时间进行等间隔划分,利用马尔可夫链转移概率矩阵计算理论,预测分片在下一时刻的缓存价值.并将该算法和传统算法FIFO及LRU算法进行了对比实验,实验结果表明,在同等条件下,该算法相较于传统算法能更好地提高数据的命中率.     

基于云计算的P2P流媒体服务器集群部署算法

针对云计算数据中心网络（DCN）环境下,P2P流媒体服务器集群部署引起的较高带宽占用问题,提出了一种基于云计算的P2P流媒体服务器集群部署方法。该方法将P2P流媒体服务器集群部署建模为一个二次分配问题,并基于蚁群算法,寻找每个虚拟流媒体服务器与每个部署点之间的映射关系,实现基于云计算的P2P流媒体服务器集群部署。通过仿真实验证明,基于云计算的P2P流媒体服务器集群部署算法可以有效地减少云计算平台DCN网络带宽占用。     

一种P2P流媒体系统中的缓存替换算法

针对视频节目受欢迎程度不同的特性,提出一种P2P流媒体系统中的缓存替换算法,通过将系统中的全部视频片段分类,为其赋予不同的优先级,并周期性地更新该值,同时考虑视频片段被访问次数和最近被访问的情况,使得被替换出存储空间的片段更加合理。实验表明,该算法能提高缓存命中率及系统的启动延时,性能较优。